【摘 要】
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视频跟踪是机器视觉领域中的热点研究问题,在过去的几十年内得到了广泛研究.为了获得鲁棒的跟踪效果,设计能够适应跟踪目标外观变化的外观模型成为算法研究中的一种重要内容.
【机 构】
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上海交通大学航空航天学院,洛阳理工学院计算机与信息工程系,中央民族大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(610741006,61374161);河南省科技厅科技攻关项目(132102210513)
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视频跟踪是机器视觉领域中的热点研究问题,在过去的几十年内得到了广泛研究.为了获得鲁棒的跟踪效果,设计能够适应跟踪目标外观变化的外观模型成为算法研究中的一种重要内容.近年来,将机器学习理论引入外观模型设计中的思想大大推动了视频跟踪研究的发展.为了使读者能够快速了解其发展的趋势并且掌握基于外观模型学习跟踪算法研究的技术,在介绍外观模型学习跟踪算法原理和机制的基础上,重点综述了外观模型学习跟踪方法的研究进展,包括目标特征描述和3类主要目标外观建模方式及其各自研究过程中跟踪方法的对比与分析,进而总结了外观模型学习
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